【Emgu.CV教程】第24篇 、色彩处理之LUT()查找表转换颜色

2024-01-05 09:04

本文主要是介绍【Emgu.CV教程】第24篇 、色彩处理之LUT()查找表转换颜色,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

        LUT (Look-Up Table)查找表转换,是对原始图像的像素数值进行快速转换,以实现图像的像素压缩目的。LUT()函数的官方定义如下:

public static void LUT(IInputArray src,  // 输入图像IInputArray lut, // 查找表IOutputArray dst, // 输出图像
)

        根据网上的各位大神,结合我的理解,LUT()实现像素压缩的原理是:以颜色深度为Cv8U的单通道灰度图来说,图像中像素数值只能在[0,255]区间内分布。如果我定义一个256个长度的一维数组LUT[256]原始图像映射到目标图像的方法是:

  • 像素值为0 的点,用LUT[0]代替;
  • 像素值为1 的点,用LUT[1]代替;
  • 像素值为2 的点,用LUT[2]代替;
  • ...
  • 像素值为254 的点,用LUT[254]代替;
  • 像素值为255 的点,用LUT[255]代替;

        LUT[256]数组的值,是由用户自己定义的,如果LUT[0] = 255,LUT[1] = 255 ,其余全是0,你看看,是不是把图像压缩成只有255和0了。其中原始图像的像素值是0和1的,转换成255,剩余全部转换成0,这么说简单吧。

1、图像压缩

        举个例子,原始图像是这个均匀分布的灰度图:

        如果我想压缩像素值,让目标图像的值只输出0、35、70、105、140、175、210、245,也就是原始图像在0到34之间,变成0;35到69之间,变成35;70到104之间,变成70;105到139之间变成105;140到174之间变成140;175到209之间变成175;210到244之间变成210;245及以上变成245,代码如下:

Mat tempMat = srcMat.Clone(); // 深拷贝
CvInvoke.CvtColor(tempMat, tempMat, ColorConversion.Bgr2Gray);
Matrix<byte> matrixLUT = new Matrix<byte>(1, 256, 1);
for (int n = 0; n < 256; n++)
{matrixLUT.Data[0, n] = (byte)(n / 35 * 35);
}Mat dstMat = new Mat(tempMat.Rows, tempMat.Cols, DepthType.Cv8U, 1);
CvInvoke.LUT(tempMat, matrixLUT, dstMat);
CvInvoke.Imshow("Gray Mat, " + tempMat.Size.ToString(), tempMat);
CvInvoke.Imshow("LUT process Mat, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);

        标准的灰度图和LUT()函数压缩后的图像如下所示,效果很明显吧:

2、颜色取反

        之前的文章也讲过颜色取反,其实LUT()函数也可以,但是不常用,代码如下:

Mat dstMat = srcMat.Clone(); // 深拷贝
Mat tempMat = srcMat.Clone(); // 深拷贝
Matrix<byte> matrixLUT = new Matrix<byte>(1, 256, 1);
for (int n = 0; n < 256; n++)
{matrixLUT.Data[0, n] = (byte)(255 - n);
}dstMat = new Mat(tempMat.Rows, tempMat.Cols, Emgu.CV.CvEnum.DepthType.Cv8U, 3);// tempMat为原始图像
CvInvoke.LUT(tempMat, matrixLUT, dstMat);
CvInvoke.Imshow("LUT process Mat, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);

        效果用户自己试一试。注意哈:

  • 查找表必须是Matrix<byte>格式的。
  • 压缩效果就看用户自己定义,颜色取反,就是255减去原始像素值。
  • 目标图像,必须是和原始图像大小、颜色深度、通道数完全相同。

3、彩色图像压缩

        上面两个例子是对灰度的图操作,查找表参数matrixLUT定义方法如下:

Matrix<byte> matrixLUT = new Matrix<byte>(1, 256, 1);

        如果是直接操作三通道的彩色图像,查找表参数matrixLUT就需要这样定义了:

Matrix<byte> matrixLUT = new Matrix<byte>(1, 256, 3);

        假如Blue通道值压缩为0、22、44、66... 220、242,Green通道值压缩为0、50、100、150、200、250,Red通道值压缩为9、129、249,代码如下:

Mat tempMat = srcMat.Clone(); // 深拷贝
Matrix<byte> matrixLUT = new Matrix<byte>(1, 256, 3);
for (int n = 0; n < 256; n++)
{matrixLUT.Data[0, n * 3] = (byte)(n / 22 * 22);matrixLUT.Data[0, (n * 3) + 1] = (byte)(n / 50 * 50);if (n <= 100){matrixLUT.Data[0, (n * 3) + 2] = 9;}if (n > 100 && n <= 200){matrixLUT.Data[0, (n * 3) + 2] = 129;}if (n > 200){matrixLUT.Data[0, (n * 3) + 2] = 249;}
}Mat dstMat = new Mat(tempMat.Rows, tempMat.Cols, DepthType.Cv8U, 3);
CvInvoke.LUT(tempMat, matrixLUT, dstMat);
CvInvoke.Imshow("LUT process Mat, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);

        原始图像和压缩后的图像,对比如下:

        原本图像是均匀过渡的,LUT压缩后,颜色少了很多,出现了明显的轮廓痕迹。可以在VS2022里看以下目标图像的像素点值,是不是符合咱们定义的规律。

        经过上面的三个例子,LUT()函数的用法应该很熟悉了吧,但在具体的工程项目中,这个函数到底用处有多大,欢迎大家相互讨论啊。

原创不易,请勿抄袭。共同进步,相互学习。  

这篇关于【Emgu.CV教程】第24篇 、色彩处理之LUT()查找表转换颜色的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/572350

相关文章

linux查找java项目日志查找报错信息方式

《linux查找java项目日志查找报错信息方式》日志查找定位步骤:进入项目,用tail-f实时跟踪日志,tail-n1000查看末尾1000行,grep搜索关键词或时间,vim内精准查找并高亮定位,... 目录日志查找定位在当前文件里找到报错消息总结日志查找定位1.cd 进入项目2.正常日志 和错误日

Python函数的基本用法、返回值特性、全局变量修改及异常处理技巧

《Python函数的基本用法、返回值特性、全局变量修改及异常处理技巧》本文将通过实际代码示例,深入讲解Python函数的基本用法、返回值特性、全局变量修改以及异常处理技巧,感兴趣的朋友跟随小编一起看看... 目录一、python函数定义与调用1.1 基本函数定义1.2 函数调用二、函数返回值详解2.1 有返

SpringBoot集成redisson实现延时队列教程

《SpringBoot集成redisson实现延时队列教程》文章介绍了使用Redisson实现延迟队列的完整步骤,包括依赖导入、Redis配置、工具类封装、业务枚举定义、执行器实现、Bean创建、消费... 目录1、先给项目导入Redisson依赖2、配置redis3、创建 RedissonConfig 配

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

javacv依赖太大导致jar包也大的解决办法

《javacv依赖太大导致jar包也大的解决办法》随着项目的复杂度和依赖关系的增加,打包后的JAR包可能会变得很大,:本文主要介绍javacv依赖太大导致jar包也大的解决办法,文中通过代码介绍的... 目录前言1.检查依赖2.更改依赖3.检查副依赖总结 前言最近在写项目时,用到了Javacv里的获取视频

使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

《使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解》本文详细介绍了如何使用Python通过ncmdump工具批量将.ncm音频转换为.mp3的步骤,包括安装、配置ffmpeg环... 目录1. 前言2. 安装 ncmdump3. 实现 .ncm 转 .mp34. 执行过程5. 执行结

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》:本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法(1)多个e

Java实现将HTML文件与字符串转换为图片

《Java实现将HTML文件与字符串转换为图片》在Java开发中,我们经常会遇到将HTML内容转换为图片的需求,本文小编就来和大家详细讲讲如何使用FreeSpire.DocforJava库来实现这一功... 目录前言核心实现:html 转图片完整代码场景 1:转换本地 HTML 文件为图片场景 2:转换 H